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EEG 中 CNN 分类器的通用对抗扰动......
摘要 目的。已提出了用于基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 的多个卷积神经网络 (CNN) 分类器。然而，研究发现，CNN 模型容易受到通用对抗性扰动 (UAP) 的攻击，这些扰动很小且与示例无关，但当添加到良性示例中时，其威力足以降低 CNN 模型的性能。方法。本文提出了一种新颖的总损失最小化 (TLM) 方法来生成基于 EEG 的 BCI 的 UAP。主要结果。实验结果证明了 TLM 对三种流行的 CNN 分类器针对目标攻击和非目标攻击的有效性。我们还验证了 UAP 在基于 EEG 的 BCI 系统中的可迁移性。意义。据我们所知，这是首次对基于 EEG 的 BCI 中 CNN 分类器的 UAP 进行研究。UAP 易于构建，并且可以实时攻击 BCI，从而暴露出 BCI 的一个潜在的关键安全问题。
美国 OSD(PA) 简报卡 AOIMSG 成立
公众和新闻媒体对不明飞行现象 (UAP) 的兴趣仍然很高。根据 FY20 NDAA 附带的 SSCI 报告的要求，ODNI 于 2021 年 6 月 25 日向国会提交了一份初步评估报告。该报告指出，评估在国防部训练场和设施内或附近发生的 UAP 所面临的挑战，并强调需要改进流程、政策、技术和培训，以提高我们理解 UAP 的能力。同一天，DSD 指示 OUSD(I&S) 制定一项计划，以正式确定 UAPTF 目前执行的任务。2021 年 11 月 23 日，DSD 签署了一份备忘录，宣布成立机载物体识别和管理同步组 (AOIMSG) 作为 UAPTF 的继任者；该备忘录还成立了机载物体识别和管理执行委员会 (AOIMEXEC) 来监督 AOIMSG。
ULISSES 超轻型声波增强系统
• 尺寸（毫米） UAP 179.4 x 169 x 306.5 • SWAP 148.6 x 123.9 x 323.8 • SDSR 293.0 x 450.0 x 269.0 (*) • CFT 247.0 x 130.0 x 127.0 • 重量（千克） UAP 7.5 • SWAP 6.8 • SDSR 26.0 (*) • CFT 4.5 • 电源要求 SDSR 115 Vac 400 Hz 单相 (*) • 28 VDC 所有其他项目 • 冷却 SDSR 自冷 • 对流/传导 所有其他项目 • 视频接口 两个独立的 DVI 和 VGA • 多种视频分辨率 • 音频接口 两个独立的立体声音频
初步评估：不明空中现象 25 ...
根据 2021 财年 IAA 随附的参议院报告 116-233 的规定，UAPTF 的长期目标是扩大其工作范围，将更多 USG 人员和技术系统记录的更多 UAP 事件纳入其分析范围。随着数据集的增加，UAPTF 使用数据分析来检测趋势的能力也将提高。最初的重点是使用人工智能/机器学习算法来聚类并识别数据点特征中的相似性和模式。随着数据库从已知的空中物体（例如气象气球、高空或超压气球和野生动物）积累信息，机器学习可以通过预先评估 UAP 报告来查看这些记录是否与数据库中已有的类似事件相匹配，从而提高效率。
不明空中现象的物理限制
我们根据标准物理学和已知的物质与辐射形式，推导出对“高度机动性”不明空中现象 (UAP) 的解释的物理约束。具体而言，我们表明，UAP 与周围空气或水的摩擦预计会产生明亮的光学火球、电离壳和尾巴——这意味着有射电特征。火球光度与推断距离的 5 次方成比例。雷达截面与流星头回波的比例类似，为物体周围球体有效半径的平方，而由此产生的电离尾的雷达截面与电离圆柱体的半径成线性比例。对于不具备距离门功能的单站点传感器来说，缺少所有这些特征可能意味着距离测量不准确（从而得出速度）。
定量超声检查和人工智能的应用评估脂肪肝的严重程度：试点研究
摘要：肥胖和糖尿病等疾病中普遍存在的非酒精性脂肪肝病（NAFLD）在全球范围内很重要。现有的超声诊断方法尽管使用了，但通常缺乏准确性和精确度，需要像AI这样的创新解决方案。这项研究旨在验证用于NAFLD严重程度评估的AI-增强的定量超声（QUS）算法，并将其性能与磁共振成像质子密度脂肪分数（MRI-PDFF）进行比较，这是一种常规的诊断工具。进行了一项单中心横截面试验研究。肝脏脂肪含量。将结果与MRI-PDFF值进行了比较。还评估了类内相关系数（ICC）。在QUS-AC和MRI-PDFF之间发现了显着相关性，反映的R值为0.95。另一方面，ATI和UAP与MRI-PDFF的相关性较低，R值分别为0.73和0.51。此外，单个观察结果的QUS-AC的ICC为0.983。另一方面，ATI和UAP的ICC分别为0.76和0.39。我们的发现表明，具有AI添加质量的AC可以作为非侵入性诊断NAFLD的有价值工具。
禁食血糖与淋巴细胞比率预测不稳定心绞痛患者的长期心脏死亡率
摘要背景：这项回顾性研究旨在探索对冠状动脉病变严重程度和不稳定Angina pectoris（UAP）患者的冠状动脉病变严重程度和长期心脏死亡率的空腹血糖与淋巴细胞计数比（GLR）的预测价值，这尚未被报道过。方法：4110名UAP患者包括在研究中。根据其GLR值将患者分为两组，并接受平均36个月。的结果，包括心脏死亡率，全因死亡率和重新寄养率，并确定了长期心脏死亡率GLR的预测价值。结果：在所有患者中，有865名（21.0％）被重新住院，103例（2.5％）死亡，其中包括39例心脏死亡（0.9％）。与低GLR组相比，高GLR组的语法得分更高（P <0.001）。高GLR组的心脏死亡率（p = 0.006）和重新住院（p = 0.004）的速率更高。Kaplan-Meier曲线表明，GLR≥3.38（p = 0.005）时，心脏死亡率较高（P = 0.005）。接收器工作特性（ROC）分析表明，2.9861的GLR是预测心脏死亡率的有效截止值（P = 0.001）。多元COX回归分析表明，血清肌酐（P = 0.003），GLR（P = 0.029）和语法得分（P <0.001）是心脏死亡率的独立预测指标。结论：GLR与冠状动脉病变严重程度显着相关，可以用作UAP患者心脏死亡率的独立预测指标。
普罗维登斯圣彼得医院护士人员配置计划
最低限度是指根据单位的平均需求（例如患者病情、员工技能水平和患者护理活动）确定的每班 RN、LPN、CNA 和 UAP 的最低数量。如果单位没有在该班次使用某些员工，请填写“0”，不要留空。